Оценка готовности регионального транспортного комплекса к цифровой трансформации

2022

Экономика региона, Vol 18, Iss 3 (2022)

Решение задачи цифровой трансформации экономики требует «цифровой зрелости» компаний и отраслей. События 2020 г. повысили актуальность цифровой трансформации в связи с вновь возникшими социальными и экономическими ограничениями и явились драйверами перехода на новые сервисы, платформы, бизнес-модели, послужили развитию цифровых систем. По мнению авторов, регионы имеют резерв для ускоренной цифровизации, который не используется в полной мере в текущем и прогнозном периоде. Целью настоящего исследования является разработка авторского подхода к оценке готовности регионального транспортного комплекса к цифровой трансформации и выявлению регионов, в которых потенциал цифрового развития не используется в полной мере. В исследовании использованы индексный метод, методы статистического анализа, в т. ч. среднеквадратического отклонения, метода главных компонент для отбора и оценки показателей для формирования интегрального индекса и др. Использовались данные официальной статистики Росстата, территориальных управлений ФСГС, Минцифры РФ, Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), ведомственной статистики (ОАО РЖД, ФАВТ (Росавиация), ФДА Росавтодор и др.) по состоянию на 2020 г. Объектом исследования выступают индустриально развитые регионы Российской Федерации. В результате апробации методического подхода на первом этапе оценки индустриально развитые регионы сгруппированы в 5 групп по уровню готовности транспортного комплекса к цифровой трансформации (крайне низкий, низкий, умеренный, высокий, крайне высокий). В группу с самыми низкими значениями показателей попали Вологодская, Волгоградская, Иркутская области. Низкий уровень готовности зафиксирован в Новгородской, Калужской и Омской областях и Красноярском крае. В самую многочисленную группу регионов с умеренным индексом готовности вошли семь регионов: Владимирская, Ярославская, Ленинградская, Ростовская, Самарская области, Пермский край и Республика Башкортостан. Липецкая, Мурманская и Челябинская области имеют высокий уровень готовности, а Нижегородская, Свердловская и Московская области — крайне высокий. На втором этапе регионы распределены по величине отклонения уровня цифровизации от уровня готовности транспортного комплекса к цифровой трансформации. Таким образом, выявлены резервы цифрового развития транспортного комплекса индустриально развитых регионов.

article

English
Russian

Russian Academy of Sciences, Institute of Economics of the Ural Branch, 2022.

инфраструктура, цифровизация, метод главных компонент, интегральный индекс, цифровая трансформация, транспортный комплекс, цифровая готовность, цифровой резерв развития, Regional economics. Space in economics, HT388